
作者:小K
来源:麦叔编程
❝
我在学了Python的链式比较法之后,再用别的语言写代码很容易掉坑里。
文末将会告诉大家如何避坑!
❞
>>> 2 == 2 == 1 False
是否有点懵?其实可以这样理解,
>>> 2 == 2 and 2 == 1 False
❝
上述第一种代码中的用法叫做链式比较。
❞
height = float(input("请输入您的身高,单位为米"))
weight = float(input("请输入您的体重,单位为千克"))
bmi = weight/(height*height) print("您的BMI体重指数为"+str(bmi)) #判断身材是否合理 if bmi < 18.5: print("您的体重过轻") if 18.5 <= bmi < 24.9: print("您的体重正常") if 24.9 <= bmi < 29.9: print("您的体重过重") if bmi >= 29.9: print("肥胖")
看到链式比较的代码了?(正常和过重的那两个判断语句中。) 再看看其他语言,
const cm = document.getElementById("CM"); const kg = document.getElementById("KG"); const btn = document.getElementById("btn"); const taxt = document.getElementById("taxt");
btn.onclick=function (){ if (isNaN(cm.value || kg.value)){
taxt.innerText=("输入错误,请输入数字")
} const bmi = kg.value / cm.value / cm.value * 10000; if (bmi>0 && bmi <= 18.5){
taxt.innerText=("偏瘦")
} if (18.5< bmi&& bmi <=23.9){
taxt.innerText=("正常")
} if (23.9 < bmi && bmi <27.9){
taxt.innerText=("过重")
} if (27.9 <bmi){
taxt.innerText=("肥胖")
}
}
截取代码片段调试了下,
是不是还蛮灵异的,bmi=28的情况下,18.5< bmi <=23.9竟然是true。
试下Python的,
相比之下,Python的链式比较写法是不是更加人性化?
❝
使用链式比较的时候务必考虑运算符的优先级
❞
>>> 2 == 2 > 1 True >>> (2 == 2) > 1 False >>> 2 == (2 > 1) False
因为我的第一语言是Python,所以在学习其他语言的时候都会用Python进行类比学习。
当我在学习JavaScript的时候,因为JavaScript不支持像Python这样的链式比较法,然后又不报异常,所以一整天debug不出来代码的正确逻辑。
差点当场崩溃!!!
对了你们还知道哪些语言支持链式比较,请在评论区留言,让我以后少走弯路!!!在此先谢过~~~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03